Ingestion de documents et de données
PDF, fichiers Office, sites web, bases de données et enregistrements ERP / POS indexés en toute sécurité.
Services d’IA
Mise en œuvre RAG : une IA qui répond à partir de vos propres données
Transformez vos contrats, procédures, catalogues produits et enregistrements ERP en un assistant qui répond avec précision et montre exactement d'où provient chaque réponse.
Ce que nous proposons
Ce qui est inclus
Recherche tenant compte des autorisations
Les utilisateurs ne récupèrent que ce qu'ils sont autorisés à voir, selon leur rôle, leur agence ou leur service.
Réponses citées
Chaque réponse renvoie vers son passage source afin que les équipes puissent vérifier et agir.
Évaluation de la précision
Jeux de test construits à partir de vos questions réelles ; la précision est mesurée, pas supposée.
Pourquoi le RAG plutôt qu'un chatbot générique ?
Les grands modèles de langage écrivent avec aisance, mais ils ne connaissent pas, par eux-mêmes, vos prix, vos politiques ou vos niveaux de stock, et ils peuvent inventer des choses avec assurance. La génération augmentée par récupération corrige ce problème : avant de répondre, le système récupère les passages les plus pertinents de vos données et le modèle répond uniquement à partir de ceux-ci, avec citations.
Ce que nous connectons
- Politiques, procédures opérationnelles, manuels RH et contrats (PDF, Word, Google Drive, SharePoint)
- Catalogues produits, listes de prix et manuels techniques
- Enregistrements ERP, POS et comptables : ventes, stocks, clients et factures
- Sites web, centres d'aide et historique des tickets
Comment ça marche
- Ingestion : les documents et enregistrements sont nettoyés, découpés en passages et indexés dans une base de données vectorielle.
- Récupération : chaque question récupère les passages les plus pertinents, filtrés selon les autorisations de l'utilisateur.
- Génération : le modèle répond uniquement à partir de ces passages et les cite, ou indique qu'il ne sait pas.
- Évaluation : nous mesurons la précision sur des questions réelles et continuons d'améliorer la récupération.
Là où il est rentable
Des équipes commerciales qui proposent le bon prix en quelques secondes, des agents de support qui répondent à partir de la politique la plus récente, une équipe financière qui recherche dans des milliers de factures en langage courant et de nouveaux employés intégrés sans attendre un collègue expérimenté.
FAQ
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le RAG (génération augmentée par récupération) ?
Le RAG est une technique d'IA dans laquelle le système recherche d'abord dans vos propres documents les passages pertinents, puis répond uniquement à partir de ces passages, avec citations, pour que les réponses soient précises et vérifiables.
En quoi le RAG diffère-t-il d'un chatbot classique ?
Un chatbot classique répond à partir de données d'entraînement générales et peut inventer des faits. Un assistant RAG répond uniquement à partir de votre contenu approuvé et indique quand il ne sait pas.
Quels documents pouvez-vous connecter ?
PDF, fichiers Word et Excel, Google Drive, SharePoint, sites web, centres d'aide, bases de données et systèmes métier tels que votre ERP ou CRM.
Différents employés peuvent-ils voir des informations différentes ?
Oui. La récupération respecte les autorisations : chaque utilisateur n'obtient que des réponses issues des documents auxquels il a le droit d'accéder.
Nos données sont-elles utilisées pour entraîner des modèles d'IA publics ?
Non. Vos documents restent dans votre index privé et ne sont jamais utilisés pour entraîner des modèles publics.
Peut-il fonctionner sur nos propres serveurs ?
Oui. Nous pouvons déployer sur votre compte cloud ou sur des serveurs sur site, avec des modèles open source si nécessaire.
Comment mesurez-vous la précision ?
Nous construisons un jeu de test à partir de vos questions réelles, mesurons la fréquence à laquelle les réponses sont correctes et correctement citées, et améliorons la récupération jusqu'à l'atteinte des objectifs.
Combien de temps dure un projet RAG ?
Un premier assistant opérationnel sur un ensemble de vos documents prend généralement 2 à 3 semaines ; le déploiement vers davantage de sources et d'utilisateurs se fait ensuite par phases.
Commencez par un processus. Prouvez-le en quatre semaines.
Choisissez le processus qui vous coûte le plus de temps — nous lancerons un pilote réel sur vos données.